From: MatrixView
[De eerste thread werd een beetje lang en onoverzichtelijk, vandaar: deel 2]
Cugel wrote:
"Je zou jezelf eens af moeten vragen in hoeveel signalen jijzelf beeld ontvangt met je ogen.
Maw...wat wordt er nu exact uitgezonden wat jij ontvangt en denkt/weet te zien.
Data is slim...wij rangschikken deze alleen fout met de huidige comm. methoden.
Lees eens wat over DNA/RNA!"
Dat is heel erg relatief, want dat kan voor iedere persoon anders zijn en ook zelfs van keer tot keer voor eenzelfde persoon verschillen. Ieder persoon merkt op/herkent andere details / kleuren en objecten. Ik denk niet dat je doelt op object-herkenning in voor en achtergrond, want al lijken we dit -als mensen- heel snel en gemakkelijk te doen, het is volgens mij toch een vrij ingewikkeld process in onze hersenen.
Als je het nog meer -basic- bedoelt, zien we gekleurde patronen en merken we de direct zichtbare verschillen op tussen vlakken in het beeld. Maar ook dat is relatief. Zelf ben ik bijvoorbeeld gedeeltelijk kleurenblind.
Ik denk niet dat we natuurlijke beelden als -simpel- moeten gaan afdoen. In een natuurlijk beeld zit een enorme hoeveelheid informatie... dit zijn geen Nijntje-tekeningen of Mondriaan-paintings (>1930).
De huidige digitale communicatie en opslag is vooral gericht op -foutvermindering-.
Bij Losless is dat -totaal- en bij Lossy is dat menselijk gezien en/of processgericht -goed genoeg-.
Uiteindelijk sturen we dus toch een enorme hoeveelheid informatie over en in binaire/digitale vorm ken ik daarvan aardig de beperkingen qua logische grootte.
Maar zoals ik al eens eerder zei, valt er toch nog een hoop winst te halen als je uitgaat van het feit dat er (zolang je maar klein genoeg gaat) altijd heel veel overeenkomsten zitten tussen 2 verschillende gegevens (bv files).
Bij films wordt er nu nog steeds voor een aantal frames binnen een film, (gelijkende) overeenkomsten bijgehouden en verschillen gecodeerd. Maar er wordt nog steeds niet gebruik gemaakt van de overeenkomsten die in tijd wat verder uit elkaar liggen OF (gelijkende) overeenkomsten tussen meerdere films. Daar is namelijk een database voor nodig.
Nu neem ik even een zeer simpel en stom voorbeeld: Denk aan 2 verschillende (horror)films... maar dan op (sub...)beeld-niveau. De (in ieder geval: gelijkende) overeenkomsten zijn enorm. Gemakshalve neem ik horrorfilms als voorbeeld, omdat deze nogal veel dezelfde donker gekleurde sub-beeldjes hebben...Maar dat kun je nog veel algemener maken als je de kleuren splitst (in analoge vorm is dit al zo) in basiskleuren. Daarmee bedoel ik het feit dat bv. 1000-den totaal verschillende kleuren toch allemaal uit exact dezelfde hoeveelheid groen bestaan.
Als je dit alles slim kunt coderen, door gebruik te maken van een database, waarin dergelijke (sub...sub.... beeldjes staan) of nog slimmer... formules die met een geringe hoeveelheid parameters een enorme hoeveelheid van (gerangschikte) sub beeldjes kunnen genereren... of nog mooier... formules die parameters voor volgende formules kunnen genereren die weer... etc...
Sloot maakte hier volgens mij grof gebruik van...maar zeker weten doe ik niks. Maar hoe maak je zoiets generiek voor iedere bestaande en toekomstige film...? Dat zie ik nog niet. Vandaar dat ik denk dat zijn methode lossy (gelijkend = genoeg) en gebruik maakte van een niet-generieke database (voor een beperkte hoeveelheid films).
Dan is er nog 't analoge verhaal... Hij was een tv-reparateur, geen wiskundige of informaticus en volgens mij al helemaal geen echte digitaal (binair) kenner. Nu weet ik zelf evenveel van analoge technologie als een pak hooi, maar daar wordt aan gewerkt.
Cugel, wat voor nut heeft ontwikkelings-biologische kennis van Dna/Rna in dit verhaal? Dit is geen afzeik-vraag!
Maar een term als: "data is slim" klinkt mij zo loos in de oren... Wat we ermee doen, DAT kan slim zijn, of hoe we het rangschikken kan OOK slim zijn...
Als er iets niet duidelijk is voor iemand in het hierbovenstaande wil ik dit best uiteenzetten.
CU guys.